Від чарівництва до інженерії: як зробити ШІ надійним

До побачення, “магічні слова”! Як перетворити ШІ з чарівника на надійного інженера

Колись професія “інженер промптів” звучала як щось із фантастичного фільму. Ці фахівці були справжніми чарівниками, які вміли шепотіти правильні фрази великим мовним моделям (LLM), щоб ті творили дива, недоступні звичайним користувачам. Вони виступали мостом між людським бажанням та машиною. Проте світ штучного інтелекту змінюється так швидко, що навіть мода на промпт-інженерів стала… архаїчною.

LLM стають розумнішими, краще вловлюють суть наших запитів, і магія промптів втрачає свою унікальність. Але в цьому й парадокс: результати великих мовних моделей досі непередбачувані. Вони працюють не як чіткі, логічні алгоритми, до яких ми звикли в традиційному програмуванні, а майже як живі істоти. Кожне слово, кожна буква обирається з розподілу ймовірностей, залежно від контексту. Зміна одного слова, додавання прикладу чи налаштування “температури” (параметр, що впливає на креативність моделі) може призвести до абсолютно іншої відповіді. Якщо в чаті це може викликати посмішку, то в програмному забезпеченні – це фабрика багів!

Ось де починається справжня проблема для тих, хто намагається інтегрувати ШІ у свої програми. Уявіть, що ви хочете, щоб LLM структурувала звіти про помилки. Ви даєте їй текст, а на виході очікуєте отримати чіткий JSON з полями: “зведення”, “рівень критичності” (низький, середній, високий) та “кроки відтворення”. Здавалося б, просто.

Ви пишете інструкцію для LLM: “Ти асистент з обробки помилок, поверни JSON у такому форматі”. Перший звіт – і модель, скоріш за все, впорається. Але десь раз на 100-200 запитів вона може “викинути коника”. То відмовляється повертати JSON. То “ввічливо” додає перед ним речення: “Звісно, ось ваш звіт”. Або змінює назви полів: замість summary пише synopsis. І коли ваша програма, яка чекає коректний JSON, отримує ось таку “творчість” – починається хаос.

Тож, для тих, хто планує інтегрувати LLM у свої продукти, “інженерія промптів” набуває конкретного значення. Це не просто вміння “спілкуватися” з ШІ, а справжня інженерна дисципліна.

Розділ 1: Контракт – як домовитись про правила гри

Перше, що потрібно – контракт. Уявіть, що ви наймаєте людину. Ви ж чітко окреслюєте, що вона має зробити, який результат очікуєте, які критерії успіху. З LLM – те саме. Контракт – це опис того, як має виглядати результат. Які ключі будуть у JSON, які значення можуть бути в переліках (енумах), яка структура даних. Це як домовитися про правила гри до її початку.

Отже, ми визначаємо, що наш JSON має містити:

• summary: рядок тексту.
• severity: один з варіантів – “low”, “medium”, “high”.
• steps: масив рядків.

Без цього контракту – все одно, що будувати дім без проєкту. Можливо, щось і вийде, але навряд чи буде безпечно та надійно.

Розділ 2: Контрольний цикл – не вір, а перевіряй!

Та навіть з найчіткішим контрактом, LLM може “збитися з дороги”. Тому потрібен контрольний цикл (контрольна петля). Це механізм, який перевіряє кожну відповідь LLM на відповідність нашому контракту. Якщо відповідь не пройшла перевірку, цикл автоматично повторює запит, але вже з уточненнями, або застосовує механізми “ремонту”.

Подумайте про це як про охоронця на вході. Якщо хтось намагається пройти, він звіряє його з списком гостей. Якщо щось не так, він не пускає, а можливо, телефонує організатору, щоб уточнити.

У нашому випадку, якщо LLM повертає щось недопустиме (наприклад, поле synopsis замість summary), наш контрольний цикл це помічає. Програма не приймає цю відповідь, а замість цього може:

• Повторити запит ще раз, але вже з більш жорсткими інструкціями: “ВИКЛЮЧНО JSON, БЕЗ ДОДАТКОВИХ ФРАЗ, СУТО ЦІ КЛЮЧІ!”.
• Спробувати “відремонтувати” відповідь: наприклад, якщо LLM додала зайвий текст, спробувати його просто видалити.

Це ключовий елемент, який відрізняє “ми говоримо” від справжньої інженерії. Ми не просто покладаємось на удачу, ми активно керуємо процесом.

Розділ 3: Спостережуваність – бачити, що відбувається

І, звісно, спостережуваність (observability) [1]. Це як мати камеру відеоспостереження, яка показує, що відбувається в кожному куточку вашої системи. В контексті LLM це означає можливість відстежувати кожен запит: які саме слова були надіслані моделі, яку відповідь вона повернула, як вона була перевірена.

Це надзвичайно важливо, адже зміни не повинні потрапляти в продакшн, доки ви не будете впевнені, що вони не зламають систему. Як кажуть, “numbers don’t lie” [2]. Якщо всі метрики в нормі, тести проходять успішно, тоді й зміни безпечні.

Розділ 4: LangChain – конструктор для ваших LLM-історій

І ось тут на сцену виходять інструменти. Один з таких – LangChain [3]. Це open-source фреймворк, як великий конструктор LEGO, для побудови додатків на основі LLM. Він дозволяє вам створювати цілі пайплайни (потоки) – послідовності кроків, через які проходить інформація.

Як це працює на прикладі задачі з JSON?

1. Вхідні дані: Ми беремо текст помилки від користувача.
2. Prompt Template (шаблон запиту): Це “шаблон” для нашого запиту до LLM. Він включає інструкції (“ти асистент…”), опис формату JSON та місце для тексту помилки. Цей шаблон гарантує, що запит до LLM буде завжди однаковим за своєю структурою, навіть якщо текст помилки різний.
3. Chat Model (чат-модель): Це власне LLM, яка отримує сформований запит і генерує відповідь.
4. Validate Runnable (перевірка виконання): Цей крок – наш “охоронець”. Він перевіряє згенерований LLM текст на відповідність контракту.
5. Application (застосунок): Якщо все добре, очищений JSON йде в наш додаток.
6. Retry/Repair (повторна спроба/виправлення): Якщо валідація не пройшла, запускається цей блок. Він може повторити запит з уточненнями або спробувати “полагодити” відповідь.
7. Fallback Path (резервний шлях): Якщо навіть після ремонту нічого не виходить, можемо звернутись до ще більш суворої моделі або застосувати резервний варіант.

LangChain дозволяє нам чітко прописати, що відбувається до виклику моделі і після нього. Кожна така “коробка” у пайплайні – це runnable (виконуваний об’єкт), тобто фрагмент коду, який приймає вхідні дані, щось робить і видає результат. Це вже не промпт-шепотіння, це справжнє програмування.

Цікаво знати: LangChain дозволяє поєднувати різні моделі, сервіси та власні скрипти в одну логічну послідовність. Це як оркеструвати цілий симфонічний оркестр, де кожен інструмент (модель, база даних, API) грає свою партію.

Розділ 5: Prompt Declaration Language (PDL) – специфікація, а не код

А є й інший підхід – PDL, або Prompt Declaration Language [4]. Це вже не “код перший” (code-first), як LangChain, а “специфікація перша” (spec-first). Уявіть, що замість писати багато коду, ви описуєте завдання у спеціальному файлі, який називається YAML [5].

У цьому YAML-файлі ви прописуєте:

• Prompt (запит): Загальні інструкції для LLM.
• Contract (контракт): Саме той опис очікуваного формату даних, про який ми говорили.
• Control Loop (контрольна петля): Логіку перевірки та виправлення, якщо відповідь не відповідає контракту.

Все це – в одному файлі! Потім спеціальний PDL-інтерпретатор бере цей файл і виконує все, що там описано: він збирає контекст, викликає моделі, перевіряє типи даних і видає результат.

Що таке PDL за структурою?

YAML-файл з PDL – це, по суті, список. Кожен елемент списку може бути:

• Літеральний рядок: Просто текст, який додається до загального виходу.
• Блок виклику моделі: Тут вказується, яку модель викликати, і які дані їй надіслати (за замовчуванням – все, що було згенеровано до цього).

PDL теж підтримує визначення типів для вхідних та вихідних даних, робить перевірку типів і повідомляє про помилки. Тут є явне керування процесом, умовні оператори, цикли, можливість звертатися до зовнішніх даних.

На відміну від LangChain, де ви “склеюєте” різні програмні компоненти (runnables), PDL – це декларативний опис того, що ви хочете отримати, а не як саме це зробити з точки зору коду. PEM (Prompt Execution Manager) [6] інтерпретує spec file (файл специфікації) та виконує його.

Між LangChain і PDL: що обрати?

• LangChain: Краще підходить, коли ви будуєте складні додатки, де LLM – лише один з багатьох компонентів. Це гнучкий інструмент для розробників, які звикли працювати з кодом.
• PDL: Чудово підходить для завдань, де головне – отримати структуровані дані. Він спрощує розробку, бо весь опис завдання міститься в одному файлі. Це якби ви отримали готову інструкцію, яку потрібно лише “запустити”.

Не робіть те, що робив я спочатку: Намагатися “вгадати” відповідь LLM, просто додаючи декілька слів у промпт. Це як намагатися отримати точний рецепт страви, просто пробурмотівши кухареві: “зроби так, щоб було смачно”. Без чітких інструкцій та контролю – це гра в наперстки.

Розділ 6: Інженерія промптів – це вже не мистецтво, а наука

І LangChain, і PDL – це інструменти, які перетворюють “магію” промптів на справжню інженерію. Вони дають нам можливість:

• Визначати контракт: Чітко знати, який результат ми очікуємо.
• Контролювати процес: Перевіряти та виправляти відповіді LLM.
• Спостерігати за системою: Розуміти, що відбувається, і вчасно реагувати на проблеми.

Раніше інженер промптів був схожий на художника, який створює ескіз. Зараз він – на будівельника, який використовує інструменти, креслення та перевіряє якість матеріалів.

Чи означає це, що промпт-інженери більше не потрібні? Ні. Їхня роль просто еволюціонує. Тепер це не просто “шепотіння слів”, а глибоке розуміння того, як працюють LLM, як їх інтегрувати в програмні системи, як забезпечити їхню надійність та передбачуваність.

Що далі?

Якщо ви працюєте з LLM, спробуйте заглибитися в ці теми:

1. Дослідіть LangChain: Спробуйте створити простий пайплайн для задач, які ви часто виконуєте. Зверніть увагу, як він структурує код.
2. Ознайомтесь з PDL: Поекспериментуйте з написанням YAML-файлів для простих завдань. Це допоможе зрозуміти декларативний підхід.
3. Подумайте про ваші дані: Які дані ви хочете отримати від LLM? Які критерії якості для цих даних? Це допоможе вам сформулювати контракт.

У підсумку, modern AI development (сучасна розробка штучного інтелекту) – це не про магію, а про сувору інженерію. Інструменти на кшталт LangChain та PDL дають нам можливість будувати надійні, масштабовані та передбачувані системи на базі штучного інтелекту. Вони допомагають перетворити непередбачувані виходи LLM з “фабрики багів” на потужний, керований інструмент.

Це початок нової ери, де штучний інтелект стає не просто цікавим експериментом, а надійним партнером у розробці програм. І це, погодьтеся, набагато захопливіше, ніж просто знати “магічні слова”.

Посилання:

[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Observability
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Numbers_don%27t_lie
[3] https://www. langchain.com/
[4] (Посилання на інформацію про PDL)
[5] https://yaml.org/
[6] https://www.example.com/pem (Приклад посилання на інформацію про PEM)